魏道培

蓬勃發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)為提高紡織品質(zhì)量創(chuàng)造了廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)正逐漸成為世界紡織工業(yè)監(jiān)測(cè)的主要技術(shù)手段之一。它對(duì)確定紡織品質(zhì)量,尤其是分析在生產(chǎn)過(guò)程中線(xiàn)性織物出現(xiàn)的瑕疵,對(duì)提高紡織品檢測(cè)水平起到了關(guān)鍵性作用,成為紡織工業(yè)數(shù)字化的主要探索領(lǐng)域。

眾所周知,紡織品生產(chǎn)過(guò)程中,需要確定和測(cè)量出現(xiàn)的瑕疵尺寸,利用數(shù)字圖像分析即可詳細(xì)查明其基本結(jié)構(gòu)參數(shù),即線(xiàn)性紡織品的厚度、毛邊和曲折圖像。更重要的是,這種技術(shù)可使其他外部結(jié)構(gòu)特征的線(xiàn)性紡織產(chǎn)品,如捻參數(shù)和線(xiàn)性密度系數(shù)得到進(jìn)一步分析。其中確定結(jié)構(gòu)紗參數(shù)是重要的依據(jù),它目前已普遍應(yīng)用于紡織工業(yè)。圖像處理技術(shù)可使紡織品縱與橫或纖維直徑獲得充分的評(píng)估,線(xiàn)性紡織圖像技術(shù)可有效監(jiān)測(cè)紗疵并確定其成因。不僅如此,紡織物圖像還可幫助觀(guān)察到生產(chǎn)過(guò)程中的二維和三維紡織圖像,包括拼接和紗端連接,從而正確估計(jì)其生產(chǎn)質(zhì)量。數(shù)字圖像處理系統(tǒng)也可應(yīng)用二維圖像監(jiān)控紡織生產(chǎn)。其原理是利用數(shù)字圖像分析,即二維圖像處理技術(shù)獲取圖像。該圖像把所描述的二維矩陣真實(shí)或虛擬的數(shù)字提出明確的字節(jié)數(shù),然后顯示圖表結(jié)構(gòu),再告訴操作員該怎樣調(diào)整設(shè)備以消除瑕疵。目前,最新的數(shù)字圖像處理技術(shù)還包括:圖像采集與建模、改善圖像質(zhì)量、提高監(jiān)控能力,采用直觀(guān)理想的圖像功能確保生產(chǎn)質(zhì)量與預(yù)定計(jì)劃一致。

圖像模擬是基于數(shù)字化的實(shí)時(shí)圖像,獲取圖像過(guò)程包括采樣和量化。數(shù)字圖像可被描述為二維矩陣形,其內(nèi)容包括強(qiáng)度量化功能,稱(chēng)其為灰度水平。定義數(shù)字圖像的是空間分辨率和灰度分辨率。最小的組成部分是數(shù)字圖像像素。像素的亮度水平數(shù)據(jù)可能很大,但僅憑像素和灰度就能準(zhǔn)確解決生產(chǎn)和檢測(cè)中出現(xiàn)的問(wèn)題。

圖像質(zhì)量的改善,其突出的特點(diǎn)是應(yīng)用數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行處理。在該過(guò)程中,圖像質(zhì)量不會(huì)增加額外的圖像數(shù)據(jù),但增加了動(dòng)態(tài)范圍,可迅速選定對(duì)象,這有利于工作人員迅速檢測(cè)到瑕疵,然后調(diào)整,它也可通過(guò)另一種方式改善質(zhì)量,即調(diào)整灰度和對(duì)比度,提高清晰度,降低噪音,進(jìn)行光學(xué)意義上的過(guò)濾。最新紡織生產(chǎn)圖像處理技術(shù)的核心主要有如下方面。

圖像校正法

柱狀圖像法是最簡(jiǎn)單的圖像校正程序。柱狀圖,特別是灰度特征的圖像產(chǎn)生于生產(chǎn)的過(guò)程。它主要用于增加對(duì)比度,提高顏色在圖中的突出位置,強(qiáng)調(diào)突出部分,通過(guò)修改柱狀圖獲得校正。另一種圖像校正法是,調(diào)整平均亮度功能,即所謂的平均標(biāo)記程序。運(yùn)用這一程序,使先期亮度特定像素的平均值被設(shè)為選定。該程序旨在消除瑕疵或斑點(diǎn),在使用過(guò)程中用數(shù)字圖像處理法可增加織物圖像的銳利度。

中值過(guò)濾值是指選擇平均亮度功能,是根據(jù)不同規(guī)則確定新的像素值。中值過(guò)濾不使用基本平均像素值,但接受最近相關(guān)范圍的亮度值。例如,該程序的應(yīng)用可獲得比沒(méi)有這些過(guò)濾器更好的效果。由此,在有中值過(guò)濾條件下,可通過(guò)輪廓分配獲得較好的效果,中值過(guò)濾適用于所有色彩模式,但下列除外:48位RGB模式、16位灰色范圍、彩色模式下的調(diào)色板、黑色和白色模式。

程序的開(kāi)端是一個(gè)梯度,用于提取和分析圖像。它是根據(jù)不斷變化的亮度函數(shù)值而設(shè)定。許多標(biāo)記均可采用梯度法。拉普拉斯過(guò)濾的一個(gè)梯度使輪廓更清晰,更便于提取,同時(shí)它又在劃定區(qū)域內(nèi)保持亮度?；叶乳撝凳箞D像分割開(kāi)來(lái)。它對(duì)這一進(jìn)程中的灰色表面圖像進(jìn)行分析比較,以確定灰度。作為比較結(jié)果,如果灰度高于閾值,該區(qū)域被接受為白色,如果灰度小于定義值,則確定為黑色。閾值程序利用邊界亮度值確定和設(shè)置。像素值高于或低于閾值都取決于選項(xiàng)。其余的像素沒(méi)有改變,并維持其先前的顏色。選擇這兩個(gè)層次的原因是,所有像素均屬白色或黑色,根據(jù)它們的亮度值界定閾值。閾值還可為整個(gè)圖像分析并定義。

自相關(guān)是一個(gè)不同的圖像處理技術(shù)概念,它結(jié)合了圖像分析的所有片段,并經(jīng)常用于表述被反復(fù)掩蓋的圖像。應(yīng)用自相關(guān)原理,可創(chuàng)造其他更多數(shù)字圖像處理范圍,還能確定重復(fù)單位的平均尺度。該技術(shù)可復(fù)制整體圖像,以分析相關(guān)的重復(fù)像素單位。

頻率法是根據(jù)修改傅里葉變換強(qiáng)度的功能,確定反向變換的圖像分析。頻率法需要很強(qiáng)的計(jì)算功能,作為過(guò)濾作用,它包含了所有的點(diǎn)圖像的頻率空間,也包括周?chē)邢薜奶囟ㄏ袼亍ｎl率法使這些因素得以消除或補(bǔ)償,如照明不均勻和幾何斷層圖像等。

侵蝕與擴(kuò)張是適用于普通織物的處理方式,用以糾正圖像錯(cuò)誤。侵蝕和擴(kuò)張更正程序是基于像素的增加或消除,即根據(jù)基礎(chǔ)規(guī)則制定的標(biāo)準(zhǔn),它依賴(lài)于鄰近圖像像素的對(duì)比進(jìn)行處理。

恢復(fù)所需圖像的特征

恢復(fù)所需圖像特征是以消除或減少為依據(jù),它可降低其質(zhì)量。通過(guò)光學(xué),光電或電子方法獲取圖像,在監(jiān)測(cè)過(guò)程中不可避免要涉及使圖像特征退化的問(wèn)題。像差、攝像傳感器內(nèi)噪、照相機(jī)圖像模擬散焦以及空氣污染都可能導(dǎo)致監(jiān)測(cè)質(zhì)量條件進(jìn)一步惡化?；謴?fù)理想的圖像特征不同于改善表面,其程序與突出或暴露的輔助照明設(shè)備相關(guān),或與現(xiàn)存圖像相關(guān)?；謴?fù)理想圖像特征,主要包括以下范圍:不利的光點(diǎn)、銳利度降低、周?chē)鷪D像傳感器、噪音過(guò)濾、失真校正、非線(xiàn)性校正傳感器。

圖像數(shù)據(jù)壓縮

圖像數(shù)據(jù)壓縮是按照最小化的字節(jié)數(shù)的要求,壓縮效應(yīng)是通過(guò)不同的數(shù)字方式實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化而提供數(shù)字圖像。

技術(shù)識(shí)別,處理和分析織物圖像

圖像處理技術(shù)是基于使用模擬和數(shù)字光電元件,使圖像產(chǎn)生信息傳輸和發(fā)布功能,并置入輸入或輸出功能的系統(tǒng)。獨(dú)立的模擬和數(shù)字圖像處理單位,包括圖像處理技術(shù)、圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理均能發(fā)揮各自的作用。圖像分析和識(shí)別與圖像檢測(cè)和處理,包括預(yù)測(cè)、傳輸和信息存儲(chǔ),以及與圖像識(shí)別共同生成。計(jì)算機(jī)技術(shù)使圖像處理技術(shù)應(yīng)用越來(lái)越廣,它也促使產(chǎn)生越來(lái)越多的其他領(lǐng)域,理論和實(shí)踐、施工、技術(shù)、系統(tǒng)、硬件和軟件操作。圖像處理技術(shù)的動(dòng)態(tài)發(fā)展意味著技術(shù)手段的應(yīng)用擴(kuò)大化,它涉及其他領(lǐng)域,包括促使紡織科學(xué)獲得顯著發(fā)展,也包括材料工程和技術(shù),以及數(shù)字技術(shù)和計(jì)算機(jī)工程。

圖像處理并不是加工技術(shù)中的新生領(lǐng)域。在漫長(zhǎng)的探索中,由于光學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的結(jié)合,形成了圖像處理技術(shù),它給紡織業(yè)帶來(lái)直接的影響并助推紡織業(yè)技術(shù)水平的提高。而信息與微處理技術(shù)與圖像處理技術(shù)的結(jié)合才使紡織業(yè)監(jiān)測(cè)技術(shù)獲得突飛猛進(jìn)的發(fā)展。

圖像處理技術(shù)包括以下概念:圖像處理(包括改變圖像或序列圖像)、特色功能(圖像的其他功能)、圖像識(shí)別(其目的是查明所選紡織圖像的特征)。

回顧過(guò)去,展望未來(lái)

數(shù)字分析技術(shù)可用于識(shí)別和測(cè)量幾何尺寸非常小的紡織物,它尤其使織物結(jié)構(gòu)獲得較詳細(xì)分析。在此過(guò)程中使生產(chǎn)中的織物的分析有條不紊,然后報(bào)告其品質(zhì)?？梢哉f(shuō),圖像處理技術(shù)使縱向和纖維橫截畫(huà)面得到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),甚至每一部分纖維的直徑都可準(zhǔn)確測(cè)出。反過(guò)來(lái),它也可監(jiān)測(cè)線(xiàn)性紡織物的圖像,以觀(guān)察可能的紗疵,并找到發(fā)生的原因,特別是紗線(xiàn)接頭。在此基礎(chǔ)之上,分析人員可以估算出發(fā)生正確與錯(cuò)誤的頻率。使用這種技術(shù),還可測(cè)出基本結(jié)構(gòu)參數(shù)的線(xiàn)性紡織品的厚度、毛羽和彎曲度。

上世紀(jì)70年代,計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)首次用于紡織品生產(chǎn)中的質(zhì)量分析。之后,圖像處理技術(shù)快速發(fā)展,20世紀(jì)90年代出現(xiàn)新的分析程序。緊接著,出現(xiàn)了高質(zhì)量的數(shù)字圖像分析系統(tǒng),其新特點(diǎn)甚至可對(duì)纖維進(jìn)行細(xì)化監(jiān)測(cè)。研究人員使用頻率為基礎(chǔ)的方法對(duì)地毯進(jìn)行測(cè)試,建立了傅里葉變換圖像分析程序。由于這一新程序,測(cè)定結(jié)構(gòu)性缺陷成為可能。計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)也有助于監(jiān)測(cè)無(wú)紡品形態(tài)的品質(zhì),如孔隙度、纖維密度分布,并估計(jì)纖維網(wǎng)分布規(guī)律。研究人員還采用自動(dòng)測(cè)量程序、基礎(chǔ)圖像校正等新型手段。例如,有專(zhuān)家利用數(shù)字圖像處理技術(shù)評(píng)估變形紗。他們采用一種基于掃描儀與計(jì)算機(jī)相連的軟件程序,用數(shù)字化圖像分析技術(shù)自動(dòng)地識(shí)別織物形態(tài),促使異常品質(zhì)及時(shí)而輕易被發(fā)現(xiàn)。

分割技術(shù),同水平的初步圖像處理與分析的閾值,屬于計(jì)算機(jī)圖像分析與處理的核心。它使選擇圖像領(lǐng)域界定出標(biāo)準(zhǔn),這意味著區(qū)分對(duì)象的數(shù)字化進(jìn)程存在不同介質(zhì)。在比較分析選定分割法的基礎(chǔ)上,顏色梯度對(duì)纖維表面一定范圍進(jìn)行監(jiān)測(cè)。研究人員測(cè)量了屬于特定對(duì)象的若干像素。分析表明,色彩、像素、梯度在監(jiān)測(cè)過(guò)程中,可與鄰近像素區(qū)別開(kāi)來(lái),從而實(shí)現(xiàn)正確的圖像處理。

日新月異的圖像處理技術(shù)為紡織科學(xué)的發(fā)展堅(jiān)定了基礎(chǔ),也提供了許多機(jī)會(huì)。紡織科學(xué)和生產(chǎn)實(shí)踐領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)字圖像分析法已成為檢測(cè)、監(jiān)控,保證紡織質(zhì)量的關(guān)鍵。利用計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù),可識(shí)別微小的幾何尺寸瑕疵,圖像校正技術(shù)甚至可以消除結(jié)構(gòu)性缺陷,也可使結(jié)構(gòu)和幾何線(xiàn)性紡織面料的品質(zhì)鑒定成為可能。目前,結(jié)合數(shù)值方法制定數(shù)字化監(jiān)測(cè)方式日趨普及,具有遠(yuǎn)見(jiàn)的織造商都明白,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)既能確保生產(chǎn)質(zhì)量,又能提高監(jiān)測(cè)水平,還能減少瑕疵提高生產(chǎn)效率。它必定為紡織圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)帶來(lái)一場(chǎng)新的紡織工業(yè)革命。

(據(jù)下列國(guó)際英文網(wǎng)最新資料http://www.fibre2fashion.com/industry-article/technology-industry-article/application-of-the-image-analysis-technique/application-of-the-image-analysis-technique1.asp)